Implementasi Metode K-Means Clustering Dalam Sistem Pemilihan Jurusan Di SMK Swasta Harapan Baru - Yerianus Lase; Erwin Panggabean (JURNAL TEKNOLOGI DAN ILMU KOMPUTER PRIMA (JUTIKOMP), 2019)
SMK Swasta Harapan Baru memiliki dua jurusan yang dapat dipilih oleh siswa/siswinya, yaitu jurusan Teknik Kendaraan Ringan (TKR) dan jurusan Rekayasa Perangkat Lunak (RPL). Pemilihan jurusan merupakan hak dari siswa/siswi, namun kesalahan pemilihan jurusan dapat menyebabkan penurunan motivasi belajar dan rendahnya prestasi siswa/siswi. Permasalahan ini dapat diselesaikan dengan menggunakan metode K-Means Clustering. Proses pengelompokan data ini dilakukan berdasarkan kemiripan data antar kelompok pada titik tengah (cluster) dari 2 jurusan. Means merupakan metode yang membutuhkan parameter input sebanyak K dan membagi sekumpulan n objek ke dalam K cluster sehingga tingkat kemiripan antar anggota dalam suatu cluster tinggi, sedangkan tingkat kemiripan dengan anggota pada cluster lain sangat rendah. Setiap data siswa dihitung jarak kedekatannya dengan centroid dari masing-masing jurusan, setelah itu dilakukan update terhadap nilai centroid berdasarkan nilai rata-rata dari masing-masing kelompok. Bila nilai centroid masih berubah, maka dilakukan perhitungan jarak ulang hingga nilai centroid tidak berubah, dan data clustering stabil. Hasil penelitian adalah aplikasi dapat digunakan untuk membantu proses pemilihan jurusan pada siswa SMK Swasta Harapan Baru secara otomatis, sehingga dapat membantu siswa/siswi yang masih bingung dengan pemilihan jurusan dan dapat menghindari kesalahan dalam pemilihan jurusan.